摘要
本发明涉及大数据处理技术领域,具体涉及基于大数据分析的推荐软件性能检测方法,包括:采集偏好信息的数据量、接收请求时间和处理请求时间;根据采集偏好信息的数据量、接收请求时间和处理请求时间,得到接收请求时间的孤立森林模型、处理请求时间的孤立森林模型以及若干类簇;根据接收请求时间的孤立森林模型、处理请求时间的孤立森林模型以及若干类簇,得到每个偏好信息整体的异常分数;根据每个偏好信息整体的异常分数,对推荐软件性能进行检测。本发明通过分析推荐软件处理偏好信息获得个性化内容的响应时间,从而实现推荐软件的性能检测。
技术关键词
森林模型
软件性能检测方法
错误率
大数据处理技术
孤立森林算法
特征值
聚类
样本
数值
参数
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天气预报数据
梯度提升决策树
GBDT算法
特征选择
机器学习算法
功率预测方法
气象历史数据
样本
滑动窗口
分布式光伏发电站
储能锂电池
人工蜂群算法
Sigmoid函数
剩余使用寿命
预测电池寿命
评估系统
电子健康档案
在线
随机森林模型
LSTM模型
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随机森林
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深度森林模型